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一种面向电磁识别模型的分散计算方法
被引量:
2
1
作者
陆鹏威
颜子彦
+2 位作者
张伟
曾歆
史清江
《太赫兹科学与电子信息学报》
2022年第1期22-28,共7页
基于张量分裂技术,设计了一种面向电磁目标识别的神经网络模型分散计算方法。该方法根据不同的隐藏层选择特定的张量分裂方法,将权重无损地分散到多个分布式节点上,以分散、聚合的方式完成协同推理计算。在树莓派设备上进行的仿真实验表...
基于张量分裂技术,设计了一种面向电磁目标识别的神经网络模型分散计算方法。该方法根据不同的隐藏层选择特定的张量分裂方法,将权重无损地分散到多个分布式节点上,以分散、聚合的方式完成协同推理计算。在树莓派设备上进行的仿真实验表明,该方法可以对集中式电磁识别模型进行无损拆分并分布式部署,可以保持与原始模型完全相同的准确率。并且当原始模型由于参数量过大而无法加载到内存中进行处理时,该方法仍可以正常完成计算。
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关键词
边缘计算
分布式计算
神经网络
张量分裂
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职称材料
题名
一种面向电磁识别模型的分散计算方法
被引量:
2
1
作者
陆鹏威
颜子彦
张伟
曾歆
史清江
机构
同济大学软件学院
同济大学电子与信息工程学院
电子信息控制重点实验室
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2022年第1期22-28,共7页
基金
基于物联网和大数据的智能建筑管理关键技术研究资助项目(2017YFE0119300)
上海市青年科技英才扬帆计划资助项目(19YF1451500)。
文摘
基于张量分裂技术,设计了一种面向电磁目标识别的神经网络模型分散计算方法。该方法根据不同的隐藏层选择特定的张量分裂方法,将权重无损地分散到多个分布式节点上,以分散、聚合的方式完成协同推理计算。在树莓派设备上进行的仿真实验表明,该方法可以对集中式电磁识别模型进行无损拆分并分布式部署,可以保持与原始模型完全相同的准确率。并且当原始模型由于参数量过大而无法加载到内存中进行处理时,该方法仍可以正常完成计算。
关键词
边缘计算
分布式计算
神经网络
张量分裂
Keywords
edge computing
distributed computing
neural networks
tensor splitting
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种面向电磁识别模型的分散计算方法
陆鹏威
颜子彦
张伟
曾歆
史清江
《太赫兹科学与电子信息学报》
2022
2
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